Symposium
Notice bibliographique
Résumé
Patients with first episode psychoses (FEP) have better chances of recovery if detected early and treated rigorously. The implementation of early treatment for first episode and untreated psychosis is key to reducing the burden of disability due to psychotic disorders. However, the complexity of the Indian healthcare system and differences in cultural context means that simple ‘transplantation’ of western interventions is virtually impossible. Early intervention services focus specifically on reducing the duration of untreated psychosis (DUP), enhancing therapeutic engagement, and improving clinical and social outcomes by providing care in community-based, low-stigma settings. UK and Canada have led the development of early interventions in psychosis nationally and internationally. Combining the expertise from the UK, Canada and India, the Warwick-India-Canada (WIC) Project aimed to improve the health, wellbeing, and functioning, and reduce the burden for those with psychotic disorders in India. The focus was tailoring evidence-informed interventions to the Indian socio-cultural context to 1) transform the outcomes of psychotic disorders; 2) provide high quality research evidence for clinicians and policy makers; and 3) build research capacity, including new methodologies such as economic evaluation and implementation science. As part of the WIC project, two clinical sites – All India Institute of Medical Sciences (AIIMS), New Delhi and Schizophrenia Research Foundation (SCARF), Chennai used common assessment and outcome measures and standard management protocol for patients with FEP. The study found substantial improvement on various outcome measures including functioning and family burden. The results offer scope of further application of the management protocol on a larger scale in low- and middle-income countries. In this symposium, the presenters will discuss the background of the study, protocols of assessment and interventions, compare findings at two centres and implications of the findings. Background of the WIC study: Swaran Preet Singh, university of Warwick, UK Study Protocol for First Episode Psychosis: R Thara, SCARF India, Chennai Comparison of two centres: Mamta Sood, AIIMS, New Delhi Comorbidity and Physical Activity Intervention: R Padmavati, SCARF India, Chennai Implications of the study: Rakesh K Chadda, AIIMS, New Delhi
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,627 | 0,342 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».